文件名称：论文研究-一种邻域自适应半监督局部Fisher判别分析算法.pdf
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文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 15:55:50
局部邻域,自适应,半监督局部Fisher判别分析,维数约简
针对利用局部化思想解决多模数据的判别分析问题时，根据经验对局部邻域大小进行全局统一设定，无法体现局部几何结构差异性的不足，提出一种邻域自适应半监督局部Fisher判别分析（neighborhood adaptive semi-supervised local Fisher discriminant analysis，NA-SELF）算法。该算法在半监督局部Fisher判别分析算法的基础上，结合马氏距离和余弦相似度确定初始近邻数，并根据样本空间概率密度估计调整近邻数。通过人工数据集和五组UCI标准数据集对该算法的特征降维性能进行验证，并与典型的维数约简算法和采用传统K近邻方法的判别分析算法进行比较，实验结果表明该算法具备更高的有效性。